groupby 主要存在于两个地方：

1. 内置函数 itertools.groupby：主要用于对迭代器进行分组，内存效率高，但要求被分组的序列必须是已排序的。
2. Pandas 库的 DataFrame.groupby()：这是在数据分析中最常用的分组方法，功能强大，灵活性高，不要求原始数据排序。

下面我们分别对这两者进行详细介绍。

itertools.groupby - 迭代器分组

itertools.groupby 是 Python 标准库 itertools 中的一个函数，它返回一个迭代器，产生 (key, group_iterator) 对。

核心要点

1. 输入必须是已排序的：这是 itertools.groupby 最重要也最容易出错的一点，如果你对未排序的数据使用 groupby，它会将相邻的相同键分到同一组，而不是将所有相同的键都归为一组。
2. 惰性求值：它不会一次性将所有数据加载到内存中，而是逐个处理元素，因此非常适合处理大型数据集或流式数据。
3. 返回的是迭代器：group 本身也是一个迭代器，一旦被消耗，就无法再次使用。

语法

itertools.groupby(iterable, key=None)

• iterable: 一个可迭代对象。
• key: 一个函数，用于从每个元素中提取分组键，如果为 None，则直接比较元素本身。

示例

示例 1：基本用法（已排序数据）

假设我们有一份按部门分的人员名单,并且数据已经按部门排序了。

from itertools import groupby
# 数据已按 'department' 排序
data = [
    {'name': 'Alice', 'department': 'HR'},
    {'name': 'Bob', 'department': 'HR'},
    {'name': 'Charlie', 'department': 'IT'},
    {'name': 'David', 'department': 'IT'},
    {'name': 'Eve', 'department': 'Sales'},
    {'name': 'Frank', 'department': 'Sales'},
]
# 按 'department' 分组
# key=lambda x: x['department'] 表示使用字典的 'department' 值作为分组键
for key, group in groupby(data, key=lambda x: x['department']):
    print(f"部门: {key}")
    print(f"  成员列表: {list(group)}")
    print("-" * 20)
# 输出:
# 部门: HR
#   成员列表: [{'name': 'Alice', 'department': 'HR'}, {'name': 'Bob', 'department': 'HR'}]
# --------------------
# 部门: IT
#   成员列表: [{'name': 'Charlie', 'department': 'IT'}, {'name': 'David', 'department': 'IT'}]
# --------------------
# 部门: Sales
#   成员列表: [{'name': 'Eve', 'department': 'Sales'}, {'name': 'Frank', 'department': 'Sales'}]
# --------------------

示例 2：未排序数据的错误示范

如果数据没有排序,groupby 的行为会出乎意料。

from itertools import groupby
# 数据未按 'department' 排序
unsorted_data = [
    {'name': 'Alice', 'department': 'HR'},
    {'name': 'Charlie', 'department': 'IT'},
    {'name': 'Bob', 'department': 'HR'},  # HR 和 IT 混在一起
    {'name': 'David', 'department': 'IT'},
]
print("对未排序数据使用 groupby 的错误结果:")
for key, group in groupby(unsorted_data, key=lambda x: x['department']):
    print(f"键: {key}")
    print(f"  组: {list(group)}")
    print("-" * 20)
# 输出:
# 键: HR
#   组: [{'name': 'Alice', 'department': 'HR'}]
# --------------------
# 键: IT
#   组: [{'name': 'Charlie', 'department': 'IT'}]
# --------------------
# 键: HR  <-- 错误！这里又出现了一个新的 HR 组
#   组: [{'name': 'Bob', 'department': 'HR'}]
# --------------------
# 键: IT  <-- 错误！这里又出现了一个新的 IT 组
#   组: [{'name': 'David', 'department': 'IT'}]
# --------------------

正确做法：先排序，再分组

# 正确用法：先排序，再分组
sorted_data = sorted(unsorted_data, key=lambda x: x['department'])
print("\n对排序后数据使用 groupby的正确结果:")
for key, group in groupby(sorted_data, key=lambda x: x['department']):
    print(f"键: {key}")
    print(f"  组: {list(group)}")
    print("-" * 20)

pandas.DataFrame.groupby() - 数据分析分组

在数据分析领域,pandas 的 groupby 是绝对的主力，它比 itertools.groupby 更灵活，不要求排序，并且提供了丰富的聚合、转换和过滤操作。

核心要点

1. 不要求排序：pandas.groupby 内部会处理排序逻辑，将所有相同的键分到同一组，无论它们在原始数据中的位置如何。
2. 返回 DataFrameGroupBy 对象：这不是一个普通的数据框，而是一个分组后的对象，它包含了分组的所有信息，你需要对其应用聚合函数（如 .sum(), .mean(), .count() 等）来得到最终结果。
3. 功能强大：支持多种聚合操作、转换操作（如标准化）、过滤操作以及应用自定义函数。

语法

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, ...)

• by: 分组的依据，可以是列名、列名列表、函数、字典等。
• as_index: 默认为 True，表示分组键将成为结果索引，如果设为 False，分组键会成为列，这在某些情况下更方便。

示例

我们使用一个经典的 DataFrame 来演示。

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
    'Department': ['HR', 'IT', 'HR', 'IT', 'Sales', 'Sales', 'HR'],
    'Employee': ['Alice', 'Charlie', 'Bob', 'David', 'Eve', 'Frank', 'Grace'],
    'Salary': [70000, 80000, 75000, 85000, 60000, 65000, 72000],
    'Years': [3, 5, 2, 7, 1, 2, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据:")
print(df)
print("\n" + "="*30 + "\n")
# 按 'Department' 分组
grouped = df.groupby('Department')
# grouped 是一个 DataFrameGroupBy 对象，不能直接打印
# print(grouped) 
# <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x...>
# --- 常见聚合操作 ---
# 1. 计算每个部门的平均薪资
avg_salary = grouped['Salary'].mean()
print("1. 各部门平均薪资:")
print(avg_salary)
print("\n" + "="*30 + "\n")
# 2. 计算每个部门的总薪资和平均工作年限
# 一次性对多列应用不同聚合函数
# 使用 .agg() 方法
agg_results = grouped.agg(
    Total_Salary=('Salary', 'sum'),
    Avg_Years=('Years', 'mean')
)
print("2. 各部门薪资总和与平均工作年限:")
print(agg_results)
print("\n" + "="*30 + "\n")
# 3. 计算所有数值列的总和
# 默认对所有数值列进行聚合
sum_all = grouped.sum(numeric_only=True)
print("3. 各部门所有数值列的总和:")
print(sum_all)
print("\n" + "="*30 + "\n")
# 4. 按多个列分组
# 先按部门，再按工作年限分组
# (注意：这里数据量小，分组可能不明显)
multi_grouped = df.groupby(['Department', 'Years']).size() # .size() 计算每组大小
print("4. 按部门和年份分组后的员工数量:")
print(multi_grouped)
print("\n" + "="*30 + "\n")
# 5. 遍历分组 (类似于 itertools.groupby)
# as_index=False 让分组键成为列，方便查看
for name, group in df.groupby('Department', as_index=False):
    print(f"正在处理部门: {name}")
    print("该部门数据:")
    print(group)
    print("-" * 20)

itertools.groupby vs pandas.groupby

特性	itertools.groupby	pandas.DataFrame.groupby
主要用途	对迭代器进行流式、内存高效的分组。	数据分析，对 DataFrame 进行复杂分组和聚合。
数据要求	必须已排序	无需排序，内部会处理。
输入/输出	输入任何可迭代对象，输出 (key, group_iterator) 对。	输入 DataFrame 或 Series，输出 DataFrameGroupBy 对象。
内存效率	非常高，惰性求值，适合大数据。	较低，需要将 DataFrame 加载到内存。
功能	基础的分组和迭代。	极其强大：聚合、转换、过滤、应用自定义函数等。
典型场景	日志文件逐行处理、大型文件流处理。	数据清洗、统计分析、报表生成等数据分析任务。

如何选择？

• 如果你正在处理一个巨大的、已经排好序的文件流（比如日志），并且不想把所有数据都读入内存，itertools.groupby 是你的不二之选。
• 如果你正在进行任何形式的数据分析，数据已经在 pandas DataFrame 中，或者你需要灵活的聚合、转换功能，那么毫无疑问应该使用 pandas.groupby，在绝大多数数据分析场景下，这都是首选。